Kommentar

„Föderiertes Lernen“ könnte es erlauben, Datenschutz und gemeinwohlorientierte Verwendung von KI in datenschutzkritischen Anwendungsszenarien miteinander zu vereinen. Wie soll das funktionieren und was ist dran? Ein Kommentar von Kevin Baum und Markus Langer Daten verhalten sich zu Künstlicher Intelligenz (KI) wie Öl zu Motoren: Ohne das eine läuft das andere nicht rund — oder gar nicht. Das stimmt zumindest für die vielgepriesenen Methoden des Maschinellen Lernens (ML). ML erlaubt es beispielsweise, selbstständig Muster in Daten zu erkennen (unüberwachtes Lernen) oder auf Grundlage großer Mengen ‚beschrifteter‘ („labeled“) Daten, Klassifikationsaufgaben zu erlernen (überwachtes Lernen). Ein Beispiel für unüberwachtes Lernen ist es, wenn eine solche angelernte KI in medizinischen Datensätzen aufschlussreiche Zusammenhänge aufdeckt (zum Beispiel zwischen genetischen Eigenheiten von Patienten, deren Lebensweisen und dem Ansprechen der Patienten auf bestimmte Therapien). Lernt eine Bilderkennungs-KI hingegen anhand von ausgewählten Trainingsdaten, zukünftig selbst Straßenschilder richtig zu kategorisieren, handelt es sich um ein Beispiel überwachten Lernens. Gefahren, Chancen, Ängste, Hoffnungen Die Möglichkeiten von KI werden manchmal überschätzt und es werden ‘Chancen’ […]